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Estrategia de promedio móvil dinámico

El autor:¿ Qué pasa?, fecha: 2024-02-05 14:15:40
Las etiquetas:

Resumen general

Esta estrategia se basa en promedios móviles y líneas de envolvente dinámicas para implementar tanto el comercio largo como el corto.

Estrategia lógica

En primer lugar, esta estrategia calcula la media móvil de referencia basada en el tipo y la longitud de la media móvil definida por el usuario.

Luego, calcula las líneas de sobre superior e inferior basadas en parámetros porcentuales definidos por el usuario. Por ejemplo, 5% significa establecer posiciones cuando el precio fluctúa un 5% más allá del promedio móvil de referencia.

En cuanto a las reglas de entrada, ir largo cuando el precio se rompe por debajo de la línea inferior del sobre, ir corto cuando el precio se rompe por encima de la línea superior del sobre.

Por último, cierre todas las posiciones cuando el precio vuelva por debajo del promedio móvil de referencia.

En particular, esta estrategia implementa el establecimiento parcial de posiciones. Si existen múltiples líneas de envolvente, el capital se asignará de manera proporcional. Esto evita el riesgo de apuestas unilaterales.

Análisis de ventajas

Las mayores ventajas de esta estrategia:

El uso de promedios móviles para determinar la dirección de la tendencia es un método bien establecido.
El control de los precios de los productos en el mercado de los Estados miembros es una de las principales prioridades de la estrategia.
El establecimiento parcial de la posición mejora la resiliencia de la estrategia. Incluso si un lado falla, el otro lado puede seguir funcionando bien. Esto optimiza la relación riesgo-recompensa general.
Se puede personalizar la media móvil y el número de líneas del sobre, lo que aumenta la flexibilidad para ajustar los parámetros en función de diferentes productos.

Análisis de riesgos

Los principales riesgos de esta estrategia:

El sistema de promedios móviles no es sensible a las señales de cruz dorada.
La configuración de la línea de sobre demasiado amplia puede aumentar la frecuencia de negociación y el riesgo de deslizamiento. La configuración demasiado estrecha puede perder movimientos más grandes. Encontrar el equilibrio requiere pruebas exhaustivas.
Es probable que esta estrategia encuentre más problemas en mercados diferentes, por lo que los productos de tendencia son preferibles.
Si se buscan apuestas unilaterales, se necesita una mayor optimización.

Direcciones de optimización

Las principales direcciones para optimizar esta estrategia:

Reemplazar con otros indicadores de entrada/salida como KDJ, etc. o añadir filtros con múltiples indicadores.
Agregue la lógica stop profit/loss, lo que permite obtener ganancias y mitigar activamente algunos riesgos.
Optimiza los parámetros para encontrar la mejor combinación de promedio móvil y envolvente.
Incorporar aprendizaje profundo, etc. para ajuste inteligente de parámetros.
Tenga en cuenta las diferencias de producto y mercado, establezca varios conjuntos de parámetros adecuados a diferentes entornos comerciales.

Conclusión

En conclusión, esta estrategia de promedio móvil de envolvente dinámico funciona muy bien para el comercio de tendencias. Es simple, eficiente, fácil de entender y optimizar. Como una estrategia básica, tiene una gran plasticidad y extensibilidad. Cuando se combina con sistemas más complejos, se puede mejorar aún más para obtener mayores rendimientos y mejores métricas ajustadas al riesgo. Por lo tanto, sirve como una excelente base para estrategias comerciales cuantitativas.

/*backtest
start: 2024-01-05 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Envelope Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital=1000, pyramiding = 5, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

// CopyRight Crypto Robot

src = input(ohlc4, title="Source", group = "Base MA")
ma_base_window = input.int(5, "Base Mooving Average Window", step = 1, group = "Base MA")
ma_type = input.string(defval='1. SMA', options=['1. SMA', '2. PCMA', '3. EMA', '4. WMA', '5. DEMA', '6. ZLEMA', '7. HMA'], title='MA Type', group = "Base MA")


envelope_1_pct = input.float(0.05, "Envelope 1", step = 0.01, group = "Envelopes")
envelope_2_pct = input.float(0.10, "Envelope 2", step = 0.01, group = "Envelopes")
envelope_3_pct = input.float(0.15, "Envelope 3", step = 0.01, group = "Envelopes")
envelope_4_pct = input.float(0.0, "Envelope 4", step = 0.01, group = "Envelopes")
envelope_5_pct = input.float(0.0, "Envelope 5", step = 0.01, group = "Envelopes")

use_longs = input.bool(true, 'Long Positions') 
use_short = input.bool(true, 'Short Positions')

total_envelope = 0
if envelope_1_pct > 0
    total_envelope := total_envelope + 1
if envelope_2_pct > 0
    total_envelope := total_envelope + 1
if envelope_3_pct > 0
    total_envelope := total_envelope + 1
if envelope_4_pct > 0
    total_envelope := total_envelope + 1
if envelope_5_pct > 0
    total_envelope := total_envelope + 1

// ---------------------------------------------
// -------------- INDICATORS -------------------
ma_function(MA_type, MA_length) =>
    zlema_lag = (MA_length - 1) / 2
    hma_src = MA_type == '7. HMA' ? 2 * ta.wma(src, math.floor(MA_length / 2)) - ta.wma(src, MA_length) : na
    MA_type == '1. SMA' ? ta.sma(src, MA_length) : MA_type == '2. PCMA' ? (ta.highest(high, MA_length) + ta.lowest(low, MA_length)) / 2 : MA_type == '3. EMA' ? ta.ema(src, MA_length) : MA_type == '4. WMA' ? ta.wma(src, MA_length) : MA_type == '5. DEMA' ? 2 * ta.ema(src, MA_length) - ta.ema(ta.ema(src, MA_length), MA_length) : MA_type == '6. ZLEMA' ? ta.ema(src + src - src[zlema_lag], MA_length) : MA_type == '7. HMA' ? ta.wma(hma_src, math.floor(math.sqrt(MA_length))) : na

    
ma_base = ma_function(ma_type, ma_base_window)

ma_high_1 = envelope_1_pct > 0 ? ma_base * (1 + envelope_1_pct) : na
ma_high_2 = envelope_2_pct > 0 ? ma_base * (1 + envelope_2_pct) : na
ma_high_3 = envelope_3_pct > 0 ? ma_base * (1 + envelope_3_pct) : na
ma_high_4 = envelope_4_pct > 0 ? ma_base * (1 + envelope_4_pct) : na
ma_high_5 = envelope_5_pct > 0 ? ma_base * (1 + envelope_5_pct) : na

ma_low_1 = envelope_1_pct > 0 ? ma_base * (1 - envelope_1_pct) : na
ma_low_2 = envelope_2_pct > 0 ? ma_base * (1 - envelope_2_pct) : na
ma_low_3 = envelope_3_pct > 0 ? ma_base * (1 - envelope_3_pct) : na
ma_low_4 = envelope_4_pct > 0 ? ma_base * (1 - envelope_4_pct) : na
ma_low_5 = envelope_5_pct > 0 ? ma_base * (1 - envelope_5_pct) : na

// ---------------------------------------------
// --------------- STRATEGY --------------------
if use_longs
    if envelope_1_pct > 0 and strategy.opentrades < 1
        strategy.entry('long 1', strategy.long, limit=ma_low_1, qty=(strategy.equity / ma_low_1) * (1 / total_envelope))
    if envelope_2_pct > 0 and strategy.opentrades < 2
        strategy.entry('long 2', strategy.long, limit=ma_low_2, qty=(strategy.equity / ma_low_2) * (1 / total_envelope))
    if envelope_3_pct > 0 and strategy.opentrades < 3
        strategy.entry('long 3', strategy.long, limit=ma_low_3, qty=(strategy.equity / ma_low_3) * (1 / total_envelope))
    if envelope_4_pct > 0 and strategy.opentrades < 4
        strategy.entry('long 4', strategy.long, limit=ma_low_4, qty=(strategy.equity / ma_low_4) * (1 / total_envelope))
    if envelope_5_pct > 0 and strategy.opentrades < 5
        strategy.entry('long 5', strategy.long, limit=ma_low_5, qty=(strategy.equity / ma_low_5) * (1 / total_envelope))


  
if use_short
    if envelope_1_pct > 0 and strategy.opentrades < 1
        strategy.entry('short 1', strategy.short, limit=ma_high_1, qty=(strategy.equity / ma_high_1) * (1 / total_envelope))
    if envelope_2_pct > 0 and strategy.opentrades < 2
        strategy.entry('short 2', strategy.short, limit=ma_high_2, qty=(strategy.equity / ma_high_2) * (1 / total_envelope))
    if envelope_3_pct > 0 and strategy.opentrades < 3
        strategy.entry('short 3', strategy.short, limit=ma_high_3, qty=(strategy.equity / ma_high_3) * (1 / total_envelope))
    if envelope_4_pct > 0 and strategy.opentrades < 4
        strategy.entry('short 4', strategy.short, limit=ma_high_4, qty=(strategy.equity / ma_high_4) * (1 / total_envelope))
    if envelope_5_pct > 0 and strategy.opentrades < 5
        strategy.entry('short 5', strategy.short, limit=ma_high_5, qty=(strategy.equity / ma_high_5) * (1 / total_envelope))


strategy.exit('close', limit=ma_base)


// ---------------------------------------------
// ------------------ PLOT ---------------------

ma_base_plot = plot(ma_base, title = "Base MA", color = color.orange, linewidth = 3, offset = 1)

ma_high_1_plot = plot(ma_high_1, title = "MA high 1", color = color.red, offset = 1)
ma_high_2_plot = plot(ma_high_2, title = "MA high 2", color = color.red, offset = 1)
ma_high_3_plot = plot(ma_high_3, title = "MA high 3", color = color.red, offset = 1)
ma_high_4_plot = plot(ma_high_4, title = "MA high 4", color = color.red, offset = 1)
ma_high_5_plot = plot(ma_high_5, title = "MA high 5", color = color.red, offset = 1)

ma_low_1_plot = plot(ma_low_1, title = "MA low 1", color = color.green, offset = 1)
ma_low_2_plot = plot(ma_low_2, title = "MA low 2", color = color.green, offset = 1)
ma_low_3_plot = plot(ma_low_3, title = "MA low 3", color = color.green, offset = 1)
ma_low_4_plot = plot(ma_low_4, title = "MA low 4", color = color.green, offset = 1)
ma_low_5_plot = plot(ma_low_5, title = "MA low 5", color = color.green, offset = 1)

plot(ohlc4, color=color.purple)

// use_period = input.bool(false, "Période spécifique ?", group="periode")
// startDate = input.time(timestamp("01 Jan 2020"), "Date de début", group="periode")
// endDate = input.time(timestamp("01 Jan 2025"), "Date de fin", group="periode")


//------------------------------------------
//-------------Indicateurs------------------

// inDateRange = use_period ? ((time >= startDate) and (time < endDate)) : true

// //--------------Backtest-------------------

// strategy_pnl = strategy.netprofit + strategy.openprofit
// bnh_strategy_pnl_pcnt = (strategy_pnl / strategy.initial_capital) * 100

// float bnh_start_bar = na
// bnh_start_bar := na(bnh_start_bar[1]) or inDateRange != true? close : bnh_start_bar[1]
// float bnl_buy_hold_equity = na
// bnl_buy_hold_equity :=  inDateRange == true ? ((close - bnh_start_bar)/bnh_start_bar) * 100 : bnl_buy_hold_equity[1]

// bnh_vs_diff = bnh_strategy_pnl_pcnt - bnl_buy_hold_equity
// bnh_diff_color = bnh_vs_diff > 0 ? color.new(color.green, inDateRange ? 60 : 100) : color.new(color.red, inDateRange ? 60 : 100)

// var Table = table.new(position.top_right, columns = 2, rows = 4, border_width = 1, bgcolor = color.black, border_color = color.gray)
// table.cell(table_id = Table, column = 0, row = 0, text_color=(bnh_strategy_pnl_pcnt>bnl_buy_hold_equity)?color.gray:color.green, text_size = size.normal, text = "Buy & hold profit")
// table.cell(table_id = Table, column = 1, row = 0, text_color=(bnh_strategy_pnl_pcnt>bnl_buy_hold_equity)?color.gray:color.green, text_size = size.normal, text = str.tostring(bnl_buy_hold_equity, '#.##') + ' %')
// table.cell(table_id = Table, column = 0, row = 1, text_color=(bnh_strategy_pnl_pcnt<bnl_buy_hold_equity)?color.gray:color.green, text_size = size.normal, text = "Strategy profit")
// table.cell(table_id = Table, column = 1, row = 1, text_color=(bnh_strategy_pnl_pcnt<bnl_buy_hold_equity)?color.gray:color.green, text_size = size.normal, text = str.tostring(bnh_strategy_pnl_pcnt, '#.##') + ' %')
// table.cell(table_id = Table, column = 0, row = 2, text_color=color.yellow, text_size = size.normal, text = "Date de début")
// table.cell(table_id = Table, column = 1, row = 2, text_color=color.yellow, text_size = size.normal, text = str.format("{0,date,dd-MM-YYYY}",strategy.closedtrades.entry_time(1)))

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